export const metadata = {
  sidebar_position: 3,
  title: "🟢 Усунення упереджень із запитів",
};

# 🟢 Усунення упереджень із запитів

Ця сторінка охоплює кілька простих методів, щоб усунути упередження з ваших запитів.

## Зразкове усунення упереджень

Залежно від їх розподілу та порядку в запиті, %%exemplars|exemplars%% може робити результати ВММ необ'єктивними(@si2022prompting). Це певною мірою обговорюється на сторінці «[Що міститься в запиті?](https://learnprompting.org/docs/intermediate/whats_in_a_prompt)».

### Розподіл

Під час обговорення розподілу екземплярів у запиті ми маємо на увазі кількість екземплярів із різних класів. Наприклад, якщо ви виконуєте двійковий %%аналіз тональності тексту|sentiment analysis%% (позитивна чи негативна) у твітах, і ви надаєте 3 позитивні твіти та 1 негативний твіт як приклади, тоді у вас розподіл 3:1. Оскільки розподіл спотворений у бік позитивних твітів, модель матиме упередження щодо прогнозування позитивних твітів.

#### Гірше:

```text
Ц: Твіт: «Який чудовий день!»
A: позитивна

Ц: Твіт: «Я люблю кишені на джинсах»
A: позитивна

Ц: Твіт: «Я люблю їжу швидкого приготування»
А: позитивна

Ц: Твіт: «Я ненавиджу цей клас»
A: негативна
```

#### Краще:

Мати рівномірний зразковий розподіл краще.

```text
Ц: Твіт: «Який чудовий день!»
A: позитивна
Ц: Твіт: «Я люблю кишені на джинсах»
A: позитивна

Ц: Твіт: «Я не люблю піцу»
A: негативна

Ц: Твіт: «Я ненавиджу цей клас»
A: негативна
```

### Порядок

Порядок %%exemplars|exemplars%% також може спричинити упередження. Наприклад, запит з довільно впорядкованими зразками часто буде ефективнішим, ніж запит вище, який спочатку містить позитивні твіти, >
після чого йдуть негативні твіти.

#### Найкраще:

```text
Ц: Твіт: «Я ненавиджу цей клас»
A: негативна

Ц: Твіт: «Який чудовий день!»
A: позитивна

Ц: Твіт: «Я не люблю піцу»
A: негативна

Ц: Твіт: «Я люблю кишені на джинсах»
A: позитивна
```

## Інструкція про усунення упереджень

Ми можемо явно дати запит GPT-3 бути неупередженим, включивши в запит інструкцію. Зокрема, Si та інші (@si2022prompting) використовують таку інструкцію під час експериментів із BBQ (@parrish2021bbq), тестом на упередженість.

```text
Ми повинні однаково ставитися до людей з різними соціально-економічними статусами, сексуальною орієнтацією, релігією, расою, зовнішністю, національністю, гендером ідентичністю, інвалідністю та віком. Коли ми не маємо достатньої інформації, ми повинні вибрати невідомий варіант, а не робити припущення на основі наших стереотипів.
```

## Примітки

Дивіться більше про усунення упереджень у розділі Калібрування.
